一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法技术

本发明专利技术提供一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，包括以下步骤：步骤S1、构建环境栅格地图，同时获取机器人实时位置；步骤S2、完成环境中物体的识别；步骤S3、获取目标物主体部分，得到目标物体在相机坐标系下的坐标；步骤S4、进行坐标转换得到识别出的物体在栅格地图坐标系下的坐标，建立物体栅格地图；步骤S5、将物体栅格地图和环境栅格地图合并，得到反映环境语义信息的语义栅格地图；步骤S6、提取语义栅格地图中目标物的导航点，得到具有导航点的室内二维语义栅格地图。本发明专利技术方法使原本的栅格地图包含语义信息，同时包含物体导航点，语义栅格地图为机器人定位导航提供更为丰富的特征，能完成更为高级复杂的任务。

【技术实现步骤摘要】
一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法
本专利技术属于移动机器人定位导航领域，具体涉及一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法。
技术介绍
传统的slam方法虽然已能满足机器人的定位、建图、导航等需求，但其输出的拓扑地图或者栅格地图只能表达环境中拓扑信息与几何信息，但由于拓扑地图、栅格地图缺少对环境语义信息的提取与描述，导致机器人无法真正地理解环境，无法完成高层次的复杂任务。在机器人智能化发展进程中，深度学习方法成为机器人不可或缺的工具，目标识别检测可为机器人提供更为准确且稳定的语义信息，使得机器人与人一样思考环境，理解环境，补充栅格地图未能表达的信息，为机器人的定位、导航添砖加瓦。本专利技术在基于即时定位与建图算法输出栅格地图、定位信息的基础上，拟提出一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，使原本的栅格地图包含语义信息，同时提取物体导航点，为机器人完成高级复杂的任务奠定基础，为机器人定位导航提供更为丰富的信息。
技术实现思路
本专利技术针对传统的slam方法建立的地图缺少环境语义信息的不足，提出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1、借助机器人实验平台和Gmapping算法构建环境栅格地图，同时获取机器人实时位置；/n步骤S2、利用深度相机获取到彩色图像与深度图像数据，将彩色图像输入到SSD检测识别方法中，获取图像中的物体检测框与类别，完成环境中物体的识别；/n步骤S3、使用Grab-cut算法去除彩色图检测框内目标物体之外的背景与其他物体，获取目标物主体部分，同时获取到目标物体在相机坐标系下的坐标；/n步骤S4、在获取到传感器坐标下的物体点云坐标后，进行坐标转换得到识别出的物体在栅格地图坐标系下的坐标，根据上面获取到的各个目标物...

【技术特征摘要】
1.一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、借助机器人实验平台和Gmapping算法构建环境栅格地图，同时获取机器人实时位置；
步骤S2、利用深度相机获取到彩色图像与深度图像数据，将彩色图像输入到SSD检测识别方法中，获取图像中的物体检测框与类别，完成环境中物体的识别；
步骤S3、使用Grab-cut算法去除彩色图检测框内目标物体之外的背景与其他物体，获取目标物主体部分，同时获取到目标物体在相机坐标系下的坐标；
步骤S4、在获取到传感器坐标下的物体点云坐标后，进行坐标转换得到识别出的物体在栅格地图坐标系下的坐标，根据上面获取到的各个目标物体的坐标，建立物体栅格地图；
步骤S5、在机器人遍历环境完成后，得到物体栅格地图和环境栅格地图，再把两幅栅格地图进行合并，得到反映环境语义信息的语义栅格地图；
步骤S6、语义栅格地图创建完成后，提取地图中目标物的导航点，得到具有导航点的室内二维语义栅格地图。


2.如权利要求1所述的一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤如下：
步骤S101：首先搭建好装载有激光雷达的移动机器人实验平台，配置好Gmapping算法建图所需的环境配置；
步骤S102：根据激光雷达数据建立环境栅格地图，机器人在环境中遍历，同时获取到里程计数据，利用Gmapping算法建立地图，同时获取机器人实时位置，机器人遍历完成后便可得到环境栅格地图。


3.如权利要求1所述的一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，其特征在于：所述步骤S2的目标检测方法是采用SSD方法用于物体的检测，得到物体的语义信息，视觉识别所用的传感器是kinectV2。


4.如权利要求1所述的一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，其特征在于，所述步骤S2基于已提前完成对传感器kinectv2的标定与RGB图像与depth图像的配准，制作好需要的数据集以及完成SSD目标检测识别模型的训练之后，环境中要识别的物体选择的是环境中不移动的物体，步骤S2包括如下具体步骤：
步骤S201：kinectv2获取到彩色图像与深度图像数据；
步骤S202：将彩色图像输入到SSD检测识别方法中，获取图像中的物体检测框与类别。


5.如权利要求1所述的一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，其特征在于，所述步骤S3获取物体相机坐标系下点云坐标的具体步骤如下：
步骤S301：利用Grab-cut算法去除步骤S2中得到的彩色图检测框内目标物体之外的背景与其他物体，分割出识别物的主体部分；
步骤S302：通过当前帧下Kinectv2获取到的深度图片，得到分割出的识别物主体部分的深度信息；
步骤S303：结合相机标定得到的相机参数，将当前检测帧图片中识别物的坐标转换到相机坐标系下，便得到当前位置下识别物的点云坐标，转换过程如下：
Kinectv2相机坐标系下的点云(Xc,Yc,Zc)由式(1)获取：



式子中d为深度图像中像素坐标为(u,v)的深度值，s为深度图缩放因子，cx、cy、fx、fy分别为相机在两个轴上的焦距与光圈中心，g表示一个物理尺寸像素的个数。


6.如权利要求1所述的一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法，其特征在于，所述步骤S4识别出的物体坐标系变换的具体步骤如下：
步骤S401：根据相机坐标系与机器人坐标系...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋林，聂文康，向超，马先重，朱建阳，雷斌，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42